SIFT特征和正交DLT算法在物体识别中的应用

• 作者: 卢昭金 张丕状 郭佳欣 韩焱
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: SIFT特征 正交DLT算法 物体识别 模型匹配 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 科学计算及信息处理
• 页码范围: 142-145
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.14.045

摘要

结合SIFT特征和正交DLT算法,给出一种较为精确的物体识别方法.该方法首先采用SIFT特征描述子进行测试图像关键点的提取,然后将测试图像和模型数据库中模型的特征点逐一匹配,设定匹配阈值,若匹配达到该阈值,则认为匹配成功,最后通过正交DLT算法在测试图像中识别该模型的位置.SIFT特征与正交DLT算法的结合有效地提高物体的识别精度.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,不仅可以在复杂背景下,较好地识别模型在测试图像中的位置,而且还可以在物体被部分遮挡的情况下,较为准确地对物体进行定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丕状	中北大学电子测试技术国家重点实验室	79	350	10.0	13.0
2	韩焱	中北大学电子测试技术国家重点实验室	268	1539	18.0	24.0